机读格式显示(MARC)
- 010 __ |a 978-7-111-68048-2 |d CNY79.00
- 100 __ |a 20210607d2021 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 机器学习算法 |A ji qi xue xi suan fa |f (美) 安柯·莫特拉著 |d = Algorithmic aspects of machine learning |f Ankur Moitra |g 庄福振, 赵朋朋译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021
- 215 __ |a 194页 |c 图 |d 26cm
- 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu
- 306 __ |a 由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版
- 314 __ |a 安柯·莫特拉, 麻省理工学院洛克威尔国际数学系副教授。庄福振, 北京航空航天大学研究员、博士生导师。赵朋朋, 苏州大学教授、博士生导师, 苏州工业园区科技领军人才, CCF高级会员。
- 320 __ |a 有书目 (第184-190页) 和索引
- 330 __ |a 本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识, 以此把它们关联起来。全书介绍机器学习中的重要模型和主要问题, 并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具, 包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。具体来说, 本书共8章, 内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。
- 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书
- 500 10 |a Algorithmic aspects of machine learning |A Algorithmic aspects of machine learning |m Chinese
- 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 算法
- 701 _1 |a 莫特拉 |A mo te la |g (Moitra, Ankur) |4 著
- 702 _0 |a 庄福振 |A zhuang fu zhen |4 译
- 702 _0 |a 赵朋朋 |A zhao peng peng |4 译
- 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20210607
- 905 __ |a GDPTC |d TP181/152